理论界的需求影响因素分析

一、理论界的需求影响因素分析

不论是哪种商品，影响它的需求因素很多，如果将间接因素包括在内，几乎可以说是无所不包。即使是直接的、定性就能判断的因素也有不少，而且看法也不尽相同。以下从理论经济学（如新古典综合学派）和应用经济学（如营销理论）角度分别列出他们的较典型的看法。

理论经济学中的需求（Demand）有严格的定义。它是指消费者在一定时期内，在各种可能的价格水平愿意而且能够购买的商品数量。简单讲，经济学中的需求是指在市场条件下商品本身的价格作为自变量，需求量作为因变量的一个函数关系。而且将因自身价格变动引起的需求量变动称为需求量的变动。将除自身价格外其他因素，如消费者的偏好、收入、其他相关商品价格的变化等造成的需求量变动称为需求的变动，即需求函数的参数和形式的变动或平面图形上需求曲线的移动。而且有个人需求曲线和市场需求曲线之分。

斯蒂格利茨（J．E．Stigliez）认为，“在使需求曲线发生移动的各种因素中，收入变化和其他商品价格的变动是两种重要的经济因素”；“非经济因素也可以使市场需求曲线发生移动。重要的非经济因素包括嗜好的变化和人口结构的变化”；“有时候，需求曲线因有了信息而发生移动”；“获得信贷的难易程度的变化也会使需求曲线发生移动”；“最后，人们对未来的看法也能够使需求曲线发生移动。如果人们认为他们将失业，他们就会减少支出。在这种情况下，经济学家说，他们的需求曲线依赖于预期。”^[14]归纳起来就是：除自身的价格外，收入、相关商品的价格、嗜好、人口、信息和预期六个因素是影响需求变化的重要因素。

需求弹性是指某一变量（如自身价格、收入、其他商品价格等）的相对变动引起的需求量的相对变动量的比率。因此，影响需求的价格弹性的因素也可近似看作是需求的影响因素。国内学者归纳了五种因素，商品的可替代性、商品用途的广泛性、商品对消费者生活的重要程度、商品的消费支出在消费者预算总支出中所占比例和所考察的消费者调节需求量的时间^[15]。

除理论经济学外，应用经济学也对影响需要的因素进行了分析，其中对消费者行为理论、营销理论进行了大量的研究。它们是从消费者购买行为的形成和决定来分析需要的原因。它们首先将顾客分为最终消费者和组织顾客（包括厂商、中间商、政府和非盈利性组织）^[16]。关于消费者行为的典型模型如图11-4所示^[17]。

图11-4　消费者行为总体模型

其中的四个部分，外部影响、内部影响、自我概念与生活方式、决策过程中又都包括了若干的具体因素影响消费者的需要，最终变成购买的行为。

体育营销理论中一种观点认为，影响观众出席观看体育比赛的有九类因素：体育迷动机因素（Fan Motivation Factors），比赛的吸引力（Game Attractiveness），经济因素（Economic Factors），竞争因素，人口统计因素（Demographic Factors），体育场因素（Stadium Factors），体育的社会价值，体育专注（Sport Involvement），体育迷情结（Fan Identification）（指消费者对体育组织的个人风险和情感专注）。其中体育迷动机因素又分为提高自尊、远离日常生活、娱乐价值、良性压力、经济价值、归属需要和沟通纽带等八个动机；比赛吸引力又受运动明星、球队的排名、特殊性等因素影响；经济因素又包括门票价格、居民收入、国家的经济状况；竞争因素有其他体育赛事和其他的娱乐活动，是否有电视直播等；人口统计因素有人口数、年龄、性别、教育、职业和种族背景等；体育场因素包括的内容更多，如体育场的自然环境、标语记分板质量、座位是否舒适、可感知的拥挤等；体育的社会价值又包括：社会团结、公众行为、娱乐狂喜、追求卓越、社会公平、健康意识、个人质量和商业机会^[18]。

体育营销学的另一类观点认为，影响消费者购买行为的因素可分为一级、二级和三级因素。一级因素指消费者内部因素，是一组特定产品或服务的使用会对他们的生命产生影响的个人信仰，是促使消费的内在激励因素，如渴望健康和福利等。二级因素是对决策过程立即做出影响的因素，如以前对产品或服务的经历、家庭、同伴、参与的体育俱乐部、地域、阶层。三级因素是那些不会马上产生影响，但又必须承认的因素，这些因素会修正或决定个人行为，但不一定是为消费者的利益，而是外部团体的利益，如媒体向消费者提供的信息，如政治、宗教、文化和服务团体为了自己的利益而利用体育赛事等也会影响赛事的需要。此外，体育消费决策过程，如问题认知、信息搜寻、信息来源、对选择的消费对象的评估，购买、购买后的评价环节中都会有不少因素影响消费者的需求^[19]。

除上述以定性分析方法来确定需求的影响因素外，还有不少研究者试图通过定量的方法了解需求量与影响因素之间的关系。采用的绝大多数是多元统计方法，定量方法的优点是不仅能判别该因素对需求量的影响方向，是正向的，还是反向的，而且能确定影响的大小，从而确定影响因素的重要性排序。缺点是建立模型需要有较长时间的、准确的数据，新兴的体育市场很难满足数据上的要求。此外，很多无法量化的重要因素难以进入数学模型，因此结果的解释力不强。例如多布森（Dobson）和戈达德（Goddard）（1998年）利用1947—1997年英格兰足球联赛的相关数据建立了96个俱乐部观众人数的需求模型，证实联赛排名是对观众人数影响最强的正相关因素，此外短期忠诚度（年与年之间观众的稳定性）、门票价格、比赛的观赏性（用进球数表示）及所在城市的人口与观众人数也显著相关^[20]。但另外一些研究也得出一些其他的结论，如采用较小的英格兰橄榄球队数据的研究表明球队收入影响球队成绩的因果关系比球队成绩影响门票收入的因果关系要强得多，即球队收入与球队成绩互为因果关系，从而导致对使用单方程回归模型的怀疑。又如有的研究表明随着人均收入的下降和失业率的上升，球赛观众人数会上升，人均收入的需求弹性为负，即收入增加，消费者倾向于放弃到现场观看足球比赛^[21]。这与理论上的定性分析认为人均收入增加门票需求量一定会增加的结论有矛盾。

以上关于门票需求的研究表明，尽管需求分析始终是理论界讨论的热点，但由于分析角度的不同，再加上不同商品、不同顾客的需求目的、所处的社会经济环境不同，很难得到彼此相互独立、普遍适用的需求量的影响因素的一般结论。可行的办法是放弃从社会角度对体育赛事需求的一般性讨论，仅从赛事承办方角度出发，根据不同顾客的需求目的所决定的决策准则进行分析。这种分析也有利于赛事承办方确定门票价格。